-
客服電話
客服電話
010-62978778
電子郵件
jiance52@126.com -
官方微信
掃描二維碼
關注52監(jiān)測網(wǎng)微信公眾號
客服電話
010-62978778
官方微信
掃描二維碼
關注52監(jiān)測網(wǎng)微信公眾號
52監(jiān)測網(wǎng)專家報告分享-第73期《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在混凝土橋梁裂 縫識別中的應用研究》
|
52監(jiān)測網(wǎng)專家報告分享-第73期 《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在混凝土橋梁裂 縫識別中的應用研究》 匯報人：梁棟 河北工業(yè)大學 報告來源：2018結構安全監(jiān)測行業(yè)技術交流會 報告目錄 一、研究背景及意義 二、國內外研究現(xiàn)狀 三、雙網(wǎng)絡模型 四、識別結果展示 五、結論 報告簡介 一、研究背景及意義
（數(shù)據(jù)來自2012-2016年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報） 因此，只有適應大批量橋梁的、自動檢測與評估方法才能適應我國的混凝土橋梁現(xiàn)狀。其中，基于圖像識別的裂縫自動檢測成為重要方法之一。
二、國內外研究現(xiàn)狀 存在問題 （1）對照片需要復雜的預處理過程，不利于實現(xiàn)裂縫識別的自動化； （2）受照片中無關信息干擾嚴重，很難將其排除，造成錯誤識別； （3）混凝土橋梁裂縫寬度一般不超過0.2mm，對于細小裂縫的識別有一定的困難。 三、雙網(wǎng)絡模型
四、識別結果展示
五、結論 首先使用CNN模型做整體上的區(qū)域識別，然后使用FCN模型進行圖像分割，可以更好地排除照片中的干擾信息，同時兼顧了識別精度。 在識別過程中，直接輸入橋梁的外觀圖片，無 需對照片做復雜的預處理，自動提取出裂縫特征，計算出寬度和長度信息有助于實現(xiàn)橋梁裂縫檢測的高度自動化， 可大幅提高檢測效率。
52監(jiān)測網(wǎng)專家報告分享-第73期 《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在混凝土橋梁裂 縫識別中的應用研究》
此資料由52監(jiān)測網(wǎng)整理，僅用于免費分享學習，侵刪 |
2019-12-05
2021-07-07
2021-06-29
2021-09-06
2021-09-07
Powered by Discuz! X3.2@ 2001-2013 Comsenz Inc. 京ICP備16000992號-2 
京公網(wǎng)安備 11010802022300號
請發(fā)表評論